特征提取+麻雀算法优化VMD+智能优化算法+最小包络熵
首先声明，本篇文章直接包含所有matlab源代码，直接复制粘贴即可运行，全部都是源代码，可以自己更改的源代码！（不是.p文件！！！，浅浅痛斥一下很多文章为了盈利，还给程序加密！谴责！！）以西储大学数据集为例，选用105.mat中的X105_BA_time.mat数据。
首先进行VMD分解，采用麻雀优化算法（SSA）对VMD的两个关键参数（惩罚因子α和模态分解数K）进行优化，以最小包络熵为适应度值。其他智能优化算法同样适用，关键要学会最小包络熵代码的编写，实验过程中，会实时显示每次寻优后的最小包络熵值和VMD对应的两个最佳参数。本次寻优共100次（自己可以随意更改寻优次数）。
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[{"title":"（ 6 个子文件 804KB ） 特征提取+麻雀算法优化VMD+智能优化算法+最小包络熵","children":[{"title":"SSA-VMD","children":[{"title":"VMD.m <span style='color:#111;'> 4.54KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"SSA.m <span style='color:#111;'> 2.55KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Cost.m <span style='color:#111;'> 1.78KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Initialization.m <span style='color:#111;'> 1.95KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"105.mat <span style='color:#111;'> 2.78MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"main_VMD.m <span style='color:#111;'> 1.74KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]
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